[发明专利]车辆风险评估方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明涉及预测模型领域，公开了一种车辆风险评估方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取车辆的车险评估初始数据，根据所述车险评估初始数据生成车险评估数据，所述车险评估数据包括驾驶风险特征；根据预设高重要度特征列表，从所述车险评估数据的驾驶风险特征中提取高重要度特征；将所述高重要度特征输入预设逻辑斯蒂回归模型，计算并得到所述车辆的风险指数。相较于现有技术，本发明所获得的车辆的风险系数可以更客观地反映车辆发生事故的概率，进而确定一个更为合理的保险费用，兼顾保险公司与投保人之间的利益。

技术领域

本发明涉及预测模型领域，尤其涉及一种车辆风险评估方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

现有车辆的保险费率通常依据车辆的价格、车龄和所行驶的城市等因素进行确定。然而，车辆发生事故的因素复杂多样，仅依据少量的因素进行参考，无法反映车辆发生风险的真实水平。这样常常会造成一些低风险的投保人投保意愿不足，而一些高风险的投保人会产生较多的理赔，影响保险公司的营收。

随着科学技术的进步，收集车辆、驾驶人以及车辆所在环境的信息已变得可行。但现有还没有合理的方案处理上述信息，计算车辆的风险系数，从而确定更为恰当的保险费用。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种车辆风险评估方法、装置、计算机设备及存储介质，以更好反映车辆的实际风险水平。

一种车辆风险评估方法，包括：

获取车辆的车险评估初始数据，根据所述车险评估初始数据生成车险评估数据，所述车险评估数据包括驾驶风险特征；

根据预设高重要度特征列表，从所述车险评估数据的驾驶风险特征中提取高重要度特征；

将所述高重要度特征输入预设逻辑斯蒂回归模型，计算并得到所述车辆的风险指数。

一种车辆风险评估装置，包括：

获取模块，用于获取车辆的车险评估初始数据，根据所述车险评估初始数据生成车险评估数据，所述车险评估数据包括驾驶风险特征；

输入模块，用于根据预设高重要度特征列表，从所述车险评估数据的驾驶风险特征中提取高重要度特征；

计算模块，用于将所述高重要度特征输入预设逻辑斯蒂回归模型，计算并得到所述车辆的风险指数。

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述车辆风险评估方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述车辆风险评估方法的步骤。

本发明通过获取车辆的车险评估初始数据，车险评估初始数据经初步处理后获得车险评估数据，然后使用预设高重要度特征列表对车险评估数据中的驾驶风险特征进行筛选，获得高重要度特征，最后将高重要度特征输入预设逻辑斯蒂回归模型中，输出车辆的风险系数。由于经过预设高重要度特征列表的筛选，本发明可以减少车险评估初始数据中非重要的特征的干扰，同时减少运算量。相较于现有技术，本发明所获得的车辆的风险系数可以更客观地反映车辆发生事故的概率，进而确定一个更为合理的保险费用，兼顾保险公司与投保人之间的利益。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一实施例中车辆风险评估方法的一应用环境示意图；